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    北望你的安
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                <a href="#" style="padding: 4rem 4rem 2rem 4rem ;"><h2 >CS520 （一）KG基本概念</h2></a>
            </div>
            <!-- Post -->
            <div class="typo" style="padding: 3rem;">
                <blockquote>
<p>课程主页：<a href="https://web.stanford.edu/class/cs520/" target="_blank" rel="noopener">https://web.stanford.edu/class/cs520/</a><br>课程回放：<a href="https://youtu.be/bvwjG-3qAmY" target="_blank" rel="noopener">https://youtu.be/bvwjG-3qAmY</a><br>参考图书：<a href="https://book.douban.com/subject/34930415/" target="_blank" rel="noopener">https://book.douban.com/subject/34930415/</a><br>相关文章参考：<a href="https://zhuanlan.zhihu.com/p/133311324" target="_blank" rel="noopener">https://zhuanlan.zhihu.com/p/133311324</a>  </p>
</blockquote>
<p>喜闻乐见的斯坦福又开放了一个新的Seminar，<strong>CS520：Knowledge Graphs（知识图谱）</strong>，建议看完CS224N的小伙伴可以来继续追剧，这一次追剧自带浪漫符号，连刷课都是爱你的数字哟~<br>除此之外在学习的过程当中也会参考《<strong>知识图谱概念与技术</strong>》一书</p>
<p>我知道我又开了一个新坑哈哈哈哈，嗯之前的强化学习的坑也因为最近有一些事情在忙而耽误了，但是相信我，我会努力做完的！  </p>
<p>这个系列用了<strong>扬州瘦西湖</strong>的一张<strong>雪景图</strong>来做背景，“烟花三月下扬州”。之前有去过一次扬州，当时是从苏州过去的，而且正好也在阴历的三月，要先做车再做轮渡，那也可能是我第一次做轮渡吧，三块钱，从河对岸拉过河，还是坐在大巴车上，然后大巴车上一个船，我也不知道是不是叫轮渡2333，之后希望有机会去台湾or海南玩的时候也能再次感受一下哈哈哈哈，maybe到时候可以直接在船上而不是人在车上，车再在船上哈哈哈哈哈，说的我都不想学习只想旅游了orz，我其实挺喜欢看“去哪儿”app里面的游记的，享受生活才有更多的理由以及更大的动力去工作。还有另外一点，就是雪景，我也特别喜欢秋天和冬天，冬天的话银装素裹的感觉非常好，但实际生活中，我好像有几年没见到雪了吧，所以可能感受雪景最多的就是在游戏里面，比如火影ol，来感受一下木叶村的雪景：<br><img src="/images/CS520/1/1.jpg" alt="木叶村"><br>除此之外还有LOL的冰雪节，饥荒里的冬季，都很有氛围，好想好想今年冬天的时候能在真实世界感受这种氛围啊，maybe可以考虑一下东北的城市旅游？我也想带一个妹子去，呜呜呜呜，哭辽哭辽，流下了单身、又贫穷又没有技术的眼泪。  </p>
<hr>
<p>So, Let’s come back to the main topic：<strong><em>CS520 lecture1</em></strong>（what is a knowledge graph？）, At the same time, we refer to <strong><em>Knowledge Graph Concepts and Techniques</em></strong> Chapter1&amp;2</p>
<h1 id="1-基本概念"><a href="#1-基本概念" class="headerlink" title="1.基本概念"></a>1.基本概念</h1><h2 id="1-1-知识图谱的定义"><a href="#1-1-知识图谱的定义" class="headerlink" title="1.1 知识图谱的定义"></a>1.1 知识图谱的定义</h2><p>知识图谱是一个图结构化的模型，抽象表达了schema与实例，所有的RDF/LPG/RDF图是一个知识图谱。实体和关系定义了我们的论域。  </p>
<p>作为一种知识表示形式，知识图谱是一种大规模语义网络，包含实体、概念及其之间的各种语义关系。  </p>
<p>wikidata就是一个开放性知识图谱，它成立于2012年，每个人都可以参与并编辑其中的信息，该图谱目前已经有超过八千万个结点和十亿多条边。  </p>
<h2 id="1-2-知识图谱-amp-语义网络"><a href="#1-2-知识图谱-amp-语义网络" class="headerlink" title="1.2 知识图谱&amp;语义网络"></a>1.2 知识图谱&amp;语义网络</h2><p>（1）知识图谱的本质是语义网络，语义网络是一种以图形化的形式通过点和边表达知识的方式，其基本组成元素是点和边。语义网络中的点可以是实体、概念和值。知识图谱中的边可以分为属性与关系两类。<br>（2）知识图谱与传统语义网络的区别：知识图谱与传统的语义网络最明显的区别体现在规模上，知识图谱规模巨大，此外，还体现在其语义丰富、质量精良、结构友好（表示为三元组，可借助RDF进行表示）等特性上。 </p>
<h2 id="1-3-知识图谱-amp-本体（Ontology）"><a href="#1-3-知识图谱-amp-本体（Ontology）" class="headerlink" title="1.3 知识图谱&amp;本体（Ontology）"></a>1.3 知识图谱&amp;本体（Ontology）</h2><p>本体源于哲学中的本体论，侧重于对存在进行规定和刻画。<strong>计算机领域的本体侧重于表达认知的概念框架，表达概念之间的语义关系，往往也伴随着刻画概念的公理系统。</strong>本体刻画了人们认知一个领域的基本框架。框架与实例之间的关系好比人的骨骼与血肉之间的关系。</p>
<h2 id="1-4-知识图谱中的一些假设"><a href="#1-4-知识图谱中的一些假设" class="headerlink" title="1.4 知识图谱中的一些假设"></a>1.4 知识图谱中的一些假设</h2><p>（1）开放世界假设<br>（2）封闭世界假设<br>（3）时间演变假设：事实可以被改变，例如一个国家的总统。 </p>
<h2 id="1-5-知识图谱的一些应用"><a href="#1-5-知识图谱的一些应用" class="headerlink" title="1.5 知识图谱的一些应用"></a>1.5 知识图谱的一些应用</h2><p>数据分析、智能搜索、智能推荐、QA、决策支持、语音识别、Chatbot、NER、实体链接、语言建模。</p>
<h1 id="2-知识图谱的图表示"><a href="#2-知识图谱的图表示" class="headerlink" title="2 知识图谱的图表示"></a>2 知识图谱的图表示</h1><p>（1）基于图的表示  </p>
<p>（2）基于三元组的表示<br>RDF是用于描述现实资源的W3C标准，它是描述信息的一种通用方式，使信息可以被计算机应用程序读取并理解。现实中任何实体都可以表示成RDF模型中的资源。<br>相应的可以使用SQL或SparQL作为三元组数据的查询语言。SparQL是为RDF开发的一种查询语言和数据获取协议。学习网站：<a href="http://www.learningsparql.com/" target="_blank" rel="noopener">http://www.learningsparql.com/</a>   </p>
<p>（3）基于数值的表示<br>这种表示又分为基于距离的模型（例如SE）与基于翻译的模型（例如TransE系列）<br>我之前在某乎上写过一篇关于TransE系列模型的介绍文，详见<u><a href="https://zhuanlan.zhihu.com/p/88815157" target="_blank" rel="noopener">《[论文笔记]知识表示》</a></u>。</p>
<h1 id="3-KG分类"><a href="#3-KG分类" class="headerlink" title="3.KG分类"></a>3.KG分类</h1><h2 id="3-1-CS520"><a href="#3-1-CS520" class="headerlink" title="3.1 CS520"></a>3.1 CS520</h2><p>（1）基于文档和NLP的KG<br>例如：Chomsky KG<br>这是第一个公众人物的语义知识图谱，将Chomsky大脑的知识模型（以及他的思想是如何进化的）组装起来。  </p>
<blockquote>
<p>艾弗拉姆·诺姆·乔姆斯基（Avram Noam Chomsky，1928年12月7日—），美国哲学家。是麻省理工学院语言学的荣誉退休教授。乔姆斯基的《句法结构》被认为是20世纪理论语言学研究上最伟大的贡献。</p>
</blockquote>
<p>该知识图谱让研究者、政治家等能够更清晰地寻找Chomsky的哲学思想于相关文献记载。它记录了Chomsky的哲学言论和著作以及其他人对于Chomsky的评价和相关论文，例如为Chomsky思想涉及到的重要单词或术语建立一个体系。是Franz公司的研究产物。</p>
<p>（2）基于实体或事件的KG<br>例如：Montefiore医疗中心所构建了数据分析平台去推进病人的护理，这是一个基于事件的知识图谱，去根据已有的体征数据去预测病人会发生什么事件从而指导医生做出何种行动。<br>呼吸系统衰竭是一个非常危险的事情，即使发生在医院也有40%的死亡率。使用了随机森林算法，并在事件发生前48小时检测到了可能衰竭的迹象，比医生还要快。这个模型使用了46个复杂变量，而医生通常在判断时只使用3到4个关键变量。</p>
<h2 id="3-2-《知识图谱概念与技术》"><a href="#3-2-《知识图谱概念与技术》" class="headerlink" title="3.2 《知识图谱概念与技术》"></a>3.2 《知识图谱概念与技术》</h2><blockquote>
<p>根据所包含的不同知识对知识图谱进行分类，关于知识的分类一直以来没有定论。对知识图谱所涉及的知识做出清晰而全面的分类，是一件十分困难的事情，本书按照当前典型知识图谱中所涵盖的知识来分类，将其分为<strong>事实知识、概念知识、词汇知识和常识知识。</strong></p>
</blockquote>
<p>（1）事实知识（Factual Knowledge）<br>事实知识是关于某个特定实体的基本事实，例如（王佳安，就读于，苏州大学），它是知识图谱中最常见的知识类型，大部分事实都是在描述实体的特定属性或者关系。这类知识图谱主要有：DBpedia、Freebase以及CN-DBpedia等。</p>
<p>（2）概念知识（Taxonomy Knowledge）<br>概念知识分为两类：一类是实体与概念之间的类属关系（isA关系），如（王佳安 isA 男生）；另一类是子概念与父概念之间的子类关系（subclassOf），如（研究生 subclassOf 学生）。一个概念可能有子概念也可能有父概念，这使得全体概念构成层级体系。典型的概念知识图谱包括YAGO、Probase、WikiTaxonomy等。  </p>
<p>（3）词汇知识（Lexical Knowledge）<br>词汇知识主要包括实体与词汇之间的关系（比如，实体的命名、称谓、英文名等）以及词汇之间的关系（包括同义关系、反义关系、缩略词关系、上下位词关系等）。此类典型的知识图谱有WordNet。  </p>
<p>（4）常识知识（Commonsense Knowledge）<br>常识是人类通过身体与世界交互而积累的经验与知识，是人们在交流时无须言明就能理解的知识。例如，我们都知道鸟有翅膀，鸟能飞等。常识知识的基本特点是，每个人都知道，所以很少出现在文本里。面向文本的信息抽取方法对于常识获取显得无能为力。典型的常识知识图谱包括Cyc、ConceptNet等。</p>
<p>（5）其余<br>还有一些KG侧重知识表示的不同维度，例如含有时间的KG。</p>
<h1 id="4-KG的特点"><a href="#4-KG的特点" class="headerlink" title="4.KG的特点"></a>4.KG的特点</h1><p>（1）知识图谱是一个可以组成的：由小KG组成大KG。<br>（2）知识图谱允许推理：你可以从中得到自己想要的东西。<br>（3）数以亿计的结点和边随时可以使用：可以在网络上以不同数据源不同目录等形式获得。<br>（4）其他的数据源可以整合在一起来构建目标知识图谱。<br>（5）KG易于编辑，具有可比性，这点与传统机器学习模型不同。<br>（6）图模式是一种查询语言<br>（7）KG提供了可解释性<br>（8）图和图模式存在标准</p>

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